نموذج "علام" الأفضل عالميًا بين النماذج التوليدية باللغة العربية
تاريخ النشر: 11th, September 2024 GMT
أعلنت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي "سدايا" تحقيق نموذج "علام" المركز الأول عالميًا ضمن فئته كأفضل نموذج لغوي توليدي باللغة العربية، وفقًا للتقييم المعياري (Arabic MMLU) المتخصص باللغة العربية، إذ يُعد معيارًا رائدًا للنماذج اللغوية الضخمة.
جاء ذلك خلال أعمال القمة العالمية للذكاء الاصطناعي بنسختها الثالثة، بمشاركة مدير مركز المعلومات الوطني د.
ويعبر هذا الإنجاز عن الجهود المثمرة التي تبذلها المملكة العربية السعودية في سبيل تعزيز مكانة اللغة العربية إقليميًا ودوليًا، وإبراز مكانتها من خلال إثراء المحتوى العربي بكل المجالات، وترسيخ موقع المملكة الريادي في مجال الذكاء الاصطناعي.
يأتي ذلك ضمن مُستهدفات رؤية السعودية 2030 بقيادة صاحب السمو الملكي الأمير محمد بن سلمان بن عبدالعزيز آل سعود -حفظه الله- ولي العهد رئيس مجلس الوزراء رئيس مجلس إدارة الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، ودعمه المستمر لجعل المملكة مركزًا تقنيًا عالميًا لأحدث التقنيات المتقدمة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
من المتوقع أن تسهم هذه الشراكة في تبادل الخبرات وتعزيز القدرات الوطنية، ما يدعم أهداف #رؤية_السعودية_2030 في بناء مجتمع معرفي#اليوم | @SDAIA_SA | #قمة_الذكاء_الاصطناعي
للمزيد: https://t.co/b1A6aqA6hN pic.twitter.com/TfZBFPPbho— صحيفة اليوم (@alyaum) September 10, 2024تطوير نموذج "علام"
وجرى تطوير نموذج "علام" في مختبرات المركز الوطني للذكاء الاصطناعي التابع لسدايا بكوادر تقنية وطنية، مع الاستفادة من خبرات أكثر من 400 متخصص في مختلف المجالات، وبالتكامل مع أكثر من 160 جهة حكومية شاركت في بناء أكبر مجموعة بيانات عربية في العالم، شملت أكثر من 500 مليار وحدة نصية عربية لتطوير وتدريب "علام".
وأشار إعلان سدايا إلى أن "علام" جرى تطويره بعدة نماذج تتراوح أحجامها من 7 إلى 70 مليار متغير.
تجدر الإشارة إلى أن شركة IBM العالمية كانت قد أعلنت عن توافر نموذج "علام" على منصتها لخدمات الذكاء الاصطناعي watsonx.ai بعد نجاحه في اجتياز المعايير العالمية للنماذج اللغوية الضخمة.
كما أعلنت شركة مايكروسوفت توفير "علام" على منصة خدماتها السحابية Azure؛ دعمًا لمطوري ومقدمي حلول الذكاء الاصطناعي باللغة العربية، في مؤشر قوي على قدرات "علام" وثقة الشركات التقنية الكبرى بأدائه.
المصدر: صحيفة اليوم
كلمات دلالية: العودة للمدارس العودة للمدارس العودة للمدارس واس الرياض المملكة العربية السعودية أخبار السعودية الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي سدايا سدايا نموذج علام الذکاء الاصطناعی باللغة العربیة
إقرأ أيضاً:
تحسين لغة الإشارة عالمياً بواسطة الذكاء الاصطناعي
قام فريق بحثي بواسطة الذكاء الاصطناعي بتحسين دقة التعرف على لغة الإشارة على مستوى الكلمات، من خلال إضافة بيانات مثل يد الشخص الذي يستخدم لغة الإشارة وتعبيرات وجهه، إضافة إلى معلومات هيكلية عن موضع اليدين بالنسبة للجسم.
الإضافة الجديدة تحسن دقة التعرف على كلمات لغة الإشارة بنسبة 10-15%
وتم تطوير لغات الإشارة من قبل دول في جميع أنحاء العالم لتناسب أسلوب الاتصال المحلي، وتتكون كل لغة من آلاف الإشارات.
وقد جعل هذا من الصعب تعلم لغات الإشارة وفهمها.
والآن، اكتسب استخدام الذكاء الاصطناعي لترجمة الإشارات تلقائياً إلى كلمات، والمعروف باسم التعرف على لغة الإشارة على مستوى الكلمات، الآن دفعة في الدقة من خلال عمل مجموعة بحثية بقيادة جامعة أوساكا متروبوليتان باليابان.
ووفق "ساينس دايلي"، كانت طرق البحث السابقة تركز على التقاط المعلومات حول الحركات العامة للشخص الذي يستخدم لغة الإشارة.
مشاكل الدقةلكن نشأت مشاكل الدقة من المعاني المختلفة التي يمكن أن تنشأ بناءً على الاختلافات الدقيقة في شكل اليد، والعلاقة بين موضع اليدين والجسم.
لذا، عمل الباحثان كاتسوفومي إينوي وماساكازو إيوامورا مع زملاء، بما في ذلك في المعهد الهندي للتكنولوجيا في روركي، لتحسين دقة التعرف بالذكاء الاصطناعي.
وأضاف الباحثون بيانات مثل تعبيرات اليد والوجه، فضلاً عن معلومات هيكلية عن وضع اليدين بالنسبة للجسم، إلى المعلومات المتعلقة بالحركات العامة للجزء العلوي من جسم الشخص الذي يستخدم لغة الإشارة.
وقال الدكتور إينوي: "لقد تمكنا من تحسين دقة التعرف على لغة الإشارة على مستوى الكلمات بنسبة 10-15% مقارنة بالطرق التقليدية. ونتوقع أن يتم تطبيق الطريقة التي اقترحناها على أي لغة إشارة، ما يؤدي على أمل تحسين التواصل مع الأشخاص الذين يعانون من ضعف الكلام والسمع في مختلف البلدان".
رئيس المحطات المائية لتوليد الكهرباء: 19 محول جديد لرفع قدرة وكفاءة ؤ